Un algoritmo ayuda a encontrar trabajo a los refugiados que llegan a un país

Científicos de EE UU y Suiza han creado un algoritmo que permite incrementar las posibilidades de los refugiados de encontrar trabajo en el país de llegada en hasta un 71%. El sistema utiliza una combinación de aprendizaje automático y concordancia óptima para alinear a las personas desplazadas con las mejores ubicaciones de empleo, teniendo en cuenta sus habilidades individuales.

Un algoritmo ayuda a encontrar trabajo a los refugiados que llegan a un país
En muchas ocasiones después de experimentar la guerra y años de desplazamiento, estas personas llegan a un nuevo país con pocos recursos y deben adaptarse a una sociedad desconocida. / EFE

Investigadores de la Universidad de Stanford (EE UU) y de ETH Zúrich (Suiza) han desarrollado un algoritmo con el objetivo de mejorar las perspectivas de empleo de los refugiados que llegan a un país. Los resultados del trabajo se han publicado en el último número de la revista Science.

En muchas ocasiones después de experimentar la guerra y años de desplazamiento, estas personas llegan a un nuevo país con pocos recursos y deben adaptarse a una sociedad desconocida. Entre los desafíos que afrontan, se encuentran los bajos niveles de empleo en los años posteriores a su llegada, señalan los científicos.

El sistema utiliza una combinación de aprendizaje automático y concordancia para alinear a los refugiados con las mejores ubicaciones de empleo

El nuevo algoritmo utiliza una combinación de aprendizaje automático supervisado y concordancia óptima para alinear a los refugiados con las mejores ubicaciones de empleo, teniendo en cuenta sus habilidades individuales.

Según explica Kirk Bansak, investigador del Immigration Policy Lab (IPL) de la universidad estadounidense y autor principal del estudio, “para hacerse una idea de cómo funciona el algoritmo, se puede imaginar a dos refugiados, ambos del mismo país, de edad, origen étnico y niveles de habilidad similares. Cuando se reubica en diferentes lugares, uno prospera al encontrar trabajo mientras que el otro lo encuentra más difícil. Las razones por las que divergen los caminos de ambos son complejas, pero con un algoritmo que extrae decenas de miles de casos históricos no necesitamos comprenderlos completamente para aprender de ellos”.

Patrones sistemáticos

El algoritmo –agrega Bansak – “puede detectar patrones sistemáticos, por lo que la próxima vez que se reciba un refugiado parecido, lo enviará al lugar donde prosperó el anterior”.

Para probar el rendimiento del sistema, los investigadores utilizaron datos recientes de registros históricos de dos países con diferentes políticas de asignación: Estados Unidos y Suiza.

Con objeto de entrenar el algoritmo para su uso en EE UU, el quipo utilizó datos de más de 30.000 refugiados, de entre 18 y 64 años, ubicados mediante una importante agencia de reasentamiento entre 2011 y 2016. Luego, pidió al sistema que asignara ubicaciones óptimas para los que llegaron a finales de 2016 y las mejoras resultaron sorprendentes.

Las pruebas indicaron que con el algoritmo las posibilidades de estas personas de encontrar trabajo aumentaban un 41% en EE UU y un 71% en Suiza

En comparación con los resultados históricos reales, el refugiado medio en EE UU tenía más del doble de probabilidades de encontrar trabajo si el algoritmo lo colocaba. Esto supone un aumento en la probabilidad de empleo de entre el 25% y el 50%. Los índices de empleo previstos crecieron en todos los ámbitos, incluso para aquellos que tenían menos posibilidades de encontrar trabajo. Los autores subrayan que si se hubiera usado el algoritmo, la tasa promedio en todas las ubicaciones hubiera sido un 41% mayor

Cuando las pruebas se repitieron en el contexto de Suiza, la mejora fue aún mayor y el incremento potencial se estimó en un 71%.

Los resultados proporcionan a los gobiernos una herramienta práctica para mejorar la integración de estas personas. “Dada la magnitud de la crisis mundial de refugiados, los países receptores necesitan innovación política si quieren seguir estando a la altura del desafío”, concluyen los investigadores.

Referencia bibliográfica:

K. Bansak et al. “Improving refugee integration through data-driven algorithmic assignment”. Science (18 de enero, 2018) DOI: http://science.sciencemag.org/cgi/doi/10.1126/science.aao4408

Fuente: SINC
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